스마트폰 사용자의 사용습관 및 하드웨어 특성이 기능 수행도에 미치는 영향

Effect of Usage Habits and Hardware Characteristics of Smartphone Users on Functional Performance

Abstract

본 연구에서는 스마트폰 사용자의 사용습관 및 하드웨어 특성이 스마트폰의 기능 수행도에 어떻게 영향을 미치는지를 알아보았다. 특히 스마트폰 기능 요소와 사용습관과의 상관관계를 이해하는데 중점을 두었다. 기능성으로는 전부 11 종류의 기능 요소를 정의하였다. 스마트폰 특성은 하드웨어적 특성 및 사용자 사용습관 특성으로 정하였다. 스마트폰 기능별 실측치를 구하기 위해 전부 80명으로 구성된 평가단을 편성하였다. 평가단은 미리 정의된 11개의 기능 요소들에 대해 각 기능 수행에 실제로 소요되는 시간을 스톱워치를 이용하여 측정하였으며 각 기능 요소별로 5회씩 관측하고 데이터를 수집하였다. 기능 요소별 실측치를 종속변수로, 설문지를 통해 수집한 하드웨어 특성, 사용자의 사용습관 등을 전부 12개의 독립변수로 분류하여 Minitab ver.14를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 전반적으로 볼 때, 스마트폰 사용자의 인구통계학적 특성, 하드웨어 특성은 기능 수행에 크게 영향을 미치지 않았다. 그러나 스마트폰 사용습관과 관련한 변수들은 전체적으로 스마트폰 기능 수행도에 커다란 영향을 미쳤으며 그 결과, 과제 수행 시간이 증가하였다. 단순입력 변수 또는 시청 변수에서는 사용성에 미치는 영향은 비교적 미미했지만, 적극 활용 변수에서는 전화걸기, 전화번호 찾기, 사전 검색을 제외한 모든 과제에서 수행시간이 10% - 30%로 크게 증가하였다. 지금까지 스마트폰의 사용자 인터페이스 방식이 크고 단순한 방식으로 일률적으로 제공되었다면, 사용습관이 다양한 계층은 입력 방식이나 과제 처리 방식에 있어서 좀 더 복잡하고 다양한 형태의 인터페이스 방식이 제공되더라도 충분히 활용할 수 있다고 생각한다.

This study examined how the characteristics of smartphone affect the functional performance of smartphones. In particular, this study focused on an understanding of the correlation between smartphone functional factors and usage habits. Functionality is defined as 11 kinds of functional elements. The characteristics of the smartphones were defined as the hardware characteristics and the user habits characteristics. Eighty subjects were organized to collect actual data by the smartphone function. The actual time required to perform each function was measured and observed five times for each functional element. Regression analysis was performed using Minitab ver.14 by classifying the measured values of the functional elements as dependent variables, the hardware characteristics collected through the questionnaire, and the user's usage habits as 12 independent variables. Overall, it is difficult to conclude that demographic and hardware characteristics of smartphone users have a significant effect on the performance. On the other hand, the variables related to smartphone usage habits have had a great impact on the performance of smartphone tasks, and as a result, the task execution time has increased. In simple input variables or viewing variables, the effects on usability was relatively small, but in all active variables, the execution time increased 10% - 30% in all tasks except for phone calls, seeking phone numbers, and dictionary search. Thus far, if the smartphone user interface has been provided uniformly in a large and simple manner, users with various usage habits can be utilized even if the input method and task processing method are more complicated and various interface types are provided.

Fig. 1 Observation values of smartphone users

Table 1. Functional factors for smartphone usability

Table 2. Regression analysis of observation values